2024AIGC應(yīng)用層十大趨勢(shì)

CONTENTS序言 ??一、AIGC技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革 ??二、????年AIGC應(yīng)用層十大預(yù)測(cè) ??趨勢(shì)一：應(yīng)用層創(chuàng)新成為????AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展的確定方向 ??趨勢(shì)二：大模型從“趕時(shí)髦”到“真有用”，成為提效手段 ??趨勢(shì)三：專(zhuān)屬、自建模型將在中大型企業(yè)涌現(xiàn) ??趨勢(shì)四：多模態(tài)大模型塑造“多邊形戰(zhàn)士”應(yīng)用 ??趨勢(shì)五：AIAgent是大模型落地業(yè)務(wù)場(chǎng)景的主流形式 ??趨勢(shì)六：AIGC加速超級(jí)入口的形成 ??趨勢(shì)七：業(yè)務(wù)流程邁向“無(wú)感智能” ??趨勢(shì)八：應(yīng)用從云原生走向AI原生 ??趨勢(shì)九：AIGC逐步普惠化 ??趨勢(shì)十：智能涌現(xiàn)是把雙刃劍，需要與之匹配的安全措施 ??三、IDC建議 ???.?對(duì)終端用戶 ???.?對(duì)生態(tài)開(kāi)發(fā)企業(yè) ??我國(guó)正在經(jīng)歷經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要時(shí)刻，以生成式人工智能等為代表的智能經(jīng)濟(jì)活動(dòng)逆勢(shì)增長(zhǎng)，成為我國(guó)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)、構(gòu)筑科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)之基，也成為支撐經(jīng)濟(jì)體系現(xiàn)代化的新引擎。工業(yè)和信息化部的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，?－??月份，我國(guó)軟件和信息服務(wù)業(yè)務(wù)收入?????億元，同長(zhǎng)??.?%。整個(gè)行業(yè)的增長(zhǎng)率要遠(yuǎn)高于同期GDP的增長(zhǎng)率。大模型、AIGC是當(dāng)前全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的熱點(diǎn)和趨勢(shì)，也是人工智能重要的核心技術(shù)。各類(lèi)科技大公司、創(chuàng)新型公司展開(kāi)投入競(jìng)賽。然而人們往往低估新技術(shù)的長(zhǎng)期影響力，面對(duì)AIGC技術(shù)，我們既要抓住機(jī)遇立即行動(dòng)，也要為人工智能的長(zhǎng)跑做長(zhǎng)期打算，從長(zhǎng)布局。AIGC的應(yīng)用落地對(duì)于推動(dòng)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)快速、持續(xù)、健康發(fā)展具有非常重要的作用。融入企業(yè)運(yùn)營(yíng)、緊貼應(yīng)用場(chǎng)景，解決應(yīng)用落地的最后一公里，才能真正發(fā)揮大模型、AIGC等新技術(shù)、新產(chǎn)品的作用，實(shí)現(xiàn)整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)的繁榮。大模型、AIGC的應(yīng)用落地也將創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)生態(tài)模式，MaaS、PaaS將成為智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代的重要業(yè)態(tài)。目前已有的基礎(chǔ)大模型很難直接應(yīng)用于各行業(yè)領(lǐng)域，企業(yè)需要結(jié)合自身的行業(yè)特點(diǎn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，研發(fā)出可嵌入MaaS和PaaS的適合企業(yè)自身的行業(yè)大模型、專(zhuān)屬大模型或場(chǎng)景大模型。既能避免開(kāi)發(fā)大模型所需要的大量投入和人才，又能充分利用大模型的通用能力，以實(shí)現(xiàn)自己個(gè)性化的需求。當(dāng)前，以釘釘為代表的國(guó)內(nèi)AI應(yīng)用廠商已經(jīng)在AIGC的應(yīng)用落地方面做出了有益的嘗試，在企業(yè)內(nèi)部推動(dòng)人機(jī)協(xié)同、智能決策等先進(jìn)工作模式的實(shí)施，為廣大中小企業(yè)提供易于使用、功能強(qiáng)大的AIPaaS工具和服務(wù)，有望進(jìn)一步增強(qiáng)我國(guó)實(shí)體企業(yè)、軟件行業(yè)生態(tài)在智能經(jīng)濟(jì)的繁榮和發(fā)展的作用。????年將是AI的產(chǎn)業(yè)年，我們將看到越來(lái)越多的創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)品形態(tài)不斷涌現(xiàn)。國(guó)，也將是AI應(yīng)用大國(guó)。然而，我們也應(yīng)清醒地認(rèn)識(shí)到AIGC的發(fā)展并非一帆風(fēng)順。數(shù)據(jù)隱私、安全問(wèn)題、倫理挑戰(zhàn)以及法規(guī)適應(yīng)性等問(wèn)題都需要被予以充分的關(guān)注和妥善的解決。這需要政府部門(mén)、科研機(jī)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)界以及各行各業(yè)的用戶共同參與到AIGC的健康發(fā)展進(jìn)程中來(lái)。我們要秉持開(kāi)放創(chuàng)新的精神，加強(qiáng)跨領(lǐng)域、跨行業(yè)的合作，共同構(gòu)建一個(gè)包容、公平、可持續(xù)的生態(tài)環(huán)境。展望未來(lái)，AIGC重要引擎。中國(guó)有望在人工智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)跨越式發(fā)展?！????AIGC下最熱門(mén)的AI研究方向一個(gè)很好的呼應(yīng)，從AIAgent、專(zhuān)屬模型、超級(jí)入口、多模態(tài)大模型、AI原生等維度定義了未來(lái)AIGC應(yīng)用的走向，期望這份白皮書(shū)能給讀者以啟示。??企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入深海區(qū)，加速向廣度和深度進(jìn)發(fā)。企業(yè)正在將數(shù)字化轉(zhuǎn)型擴(kuò)展至所有業(yè)務(wù)流程和運(yùn)營(yíng)中，這涉及到更深入的數(shù)據(jù)分析、流程自動(dòng)化、廣泛的協(xié)作、智能決策支持等的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，更加注重于通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)模式的重塑和新的價(jià)值創(chuàng)造。技術(shù)大變革驅(qū)動(dòng)智能數(shù)字業(yè)務(wù)時(shí)代來(lái)臨。當(dāng)前的技術(shù)變革，特別是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的快速發(fā)展，已經(jīng)開(kāi)啟一個(gè)全新的智能數(shù)字業(yè)務(wù)時(shí)代，即充分發(fā)揮數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程創(chuàng)新、客戶體驗(yàn)創(chuàng)新、產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新和社會(huì)責(zé)任的創(chuàng)新，使得企業(yè)能夠以更高的靈活性和效率來(lái)應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展。生成式AI正在“聽(tīng)、說(shuō)、讀、寫(xiě)、看、畫(huà)、思、動(dòng)”等諸多方面延伸人的能力，行業(yè)用戶已經(jīng)開(kāi)始加速部署。生成式AI正在沿著“智能實(shí)習(xí)生、個(gè)人數(shù)字助理、咨詢顧問(wèn)專(zhuān)家、優(yōu)秀數(shù)字員工”方向演進(jìn)，以釘釘代表的技術(shù)廠商推出AIAgent類(lèi)應(yīng)用是當(dāng)前生成式AI落地的一條主流路徑，成為多行業(yè)用戶優(yōu)先嘗試的落地方式。生成式AI正在重塑所有的行業(yè)和企業(yè)，其應(yīng)用范圍從跨行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景如知識(shí)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、客戶服務(wù)、代碼生成、藝術(shù)設(shè)計(jì)等逐漸向行業(yè)專(zhuān)屬的應(yīng)用場(chǎng)景過(guò)渡，如金融行業(yè)的投資策略優(yōu)化、政府行業(yè)的政策模擬與預(yù)測(cè)、制造行業(yè)的產(chǎn)品研發(fā)與設(shè)計(jì)、零售行業(yè)的虛擬試衣與產(chǎn)品展示、醫(yī)療行業(yè)的診斷輔助與醫(yī)療建議生成等。IDC調(diào)研顯示，??%的中國(guó)企業(yè)正在大模型的初步測(cè)試和概念驗(yàn)證，??%的中國(guó)企業(yè)已經(jīng)在生成式AI方面投入了大量資金?。為了在智能數(shù)字業(yè)務(wù)時(shí)代保持競(jìng)爭(zhēng)力，企業(yè)必須開(kāi)啟一次重構(gòu)之旅。從業(yè)務(wù)和組織層面，涉及到重新考慮和設(shè)計(jì)企業(yè)的產(chǎn)品服務(wù)、業(yè)務(wù)流程、管理結(jié)構(gòu)及企業(yè)文化。從技術(shù)層面，需要考慮重構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施、業(yè)務(wù)應(yīng)用、交互模式、數(shù)據(jù)價(jià)值、生態(tài)伙伴。總之，這次重構(gòu)不僅意味著引入新技術(shù)，還包括建立一種以數(shù)據(jù)和數(shù)字工具為核心的運(yùn)營(yíng)理念，以及培養(yǎng)一種創(chuàng)新和適應(yīng)性強(qiáng)的企業(yè)文化，以幫助企業(yè)更好地利用智能技術(shù)，創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，最終實(shí)現(xiàn)在智能數(shù)字業(yè)務(wù)時(shí)代的成功?！????AIGC應(yīng)用層十大趨勢(shì)》從產(chǎn)業(yè)方向、應(yīng)用形態(tài)、市場(chǎng)影響的維度給出了生成式AI大趨勢(shì)，讓我們認(rèn)識(shí)到????年是生成式AI的真正落地年，生成式AI模態(tài)、通用化和行業(yè)專(zhuān)屬化發(fā)展。AIAgent作為大模型落地業(yè)務(wù)場(chǎng)景的主流形式，也將與業(yè)務(wù)流程無(wú)縫融合，有效提升企業(yè)生產(chǎn)力。AI原生應(yīng)用的大幕也已開(kāi)啟，生成式AI將變得更加普惠。此白皮書(shū)適合企業(yè)業(yè)務(wù)與技術(shù)管理者閱讀，對(duì)普通業(yè)務(wù)與數(shù)字化技術(shù)人員也頗具參考價(jià)值。??AIGC技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革綜述????年，AIGC?所代表的通用人工智能（AGI）激蕩。AIGC在短時(shí)間里經(jīng)歷了三波進(jìn)步浪潮：第一波是以GPT為代表的大模型涌現(xiàn)，形成了生成式人工智能（GenAI）?發(fā)展的重要基礎(chǔ)。第二波是應(yīng)用層的快速創(chuàng)新，以生產(chǎn)力場(chǎng)景為最佳承載，使智能化從Chat向Work轉(zhuǎn)化。第三波則是深度業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用，打通業(yè)務(wù)數(shù)字化全流程，服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)。預(yù)訓(xùn)練大模型的出現(xiàn)為當(dāng)前AI領(lǐng)域的突破提供了新的通用化解決方案，讓人們真正看到了AI技術(shù)大規(guī)模普惠落地的可能。大模型與廣泛的業(yè)務(wù)場(chǎng)景有望實(shí)現(xiàn)深度集成，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)模式產(chǎn)生巨大變革。以大模型為基礎(chǔ)的通用人工智能將作為一個(gè)元能力引擎，深度影響從勞動(dòng)力市場(chǎng)到知識(shí)發(fā)展、內(nèi)容創(chuàng)作、協(xié)同交互等商業(yè)、工作、生活的方方面面，讓每個(gè)人都能夠觸達(dá)到“AI無(wú)處不在”的未來(lái)智能時(shí)代。在技術(shù)方面，大模型帶來(lái)了認(rèn)知智能技術(shù)跨越式發(fā)展?。在應(yīng)用方面，大模型可以為人類(lèi)提供更加精準(zhǔn)和高效的服務(wù)。在商業(yè)化方面，大模型將會(huì)帶來(lái)軟件入口級(jí)的顛覆，并顯著促進(jìn)上層生態(tài)的發(fā)展。IDC認(rèn)為，大模型作為政府和企業(yè)推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要抓手，已經(jīng)具備較高的識(shí)別準(zhǔn)確率和較強(qiáng)的場(chǎng)景遷移性，未來(lái)將會(huì)進(jìn)入大模型應(yīng)用跑馬圈地的階段。大模型將帶動(dòng)新的產(chǎn)業(yè)和服務(wù)應(yīng)用范式，在類(lèi)ChatGPT等應(yīng)用的推動(dòng)下，基于上層應(yīng)用開(kāi)發(fā)和SaaS服務(wù)的商業(yè)模式將會(huì)逐漸明晰，迎來(lái)人工智能的新業(yè)態(tài)。??IDC預(yù)測(cè)，????企業(yè)將在生成式人工智能（GenAI）解決方案上投資???億美元，????????年復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)??%，大約是整個(gè)人IT?IT??倍?。

在日漸顯著的預(yù)見(jiàn)性趨勢(shì)下，企業(yè)IT支出向人工智能的傾斜和轉(zhuǎn)移將是快速而巨量的，這幾乎即將影響到未來(lái)的每一個(gè)行業(yè)和應(yīng)用。IDC預(yù)計(jì)，到????????（G????）??%IT用于人工智能相關(guān)計(jì)劃，從而使產(chǎn)品和流程創(chuàng)新的速度達(dá)到兩位數(shù)的增長(zhǎng)。從繁榮經(jīng)濟(jì)和商業(yè)的共識(shí)性目標(biāo)出發(fā)，人工智能未來(lái)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模落地的發(fā)力點(diǎn)必然聚焦在應(yīng)用層創(chuàng)新。AIGC作為一條為用戶、企業(yè)、社會(huì)帶來(lái)切實(shí)價(jià)值的AI規(guī)?；涞芈窂?，將在與企業(yè)/個(gè)人業(yè)務(wù)的深度融合過(guò)程中掀起一場(chǎng)應(yīng)用的“AI革命”，并帶來(lái)從應(yīng)用產(chǎn)品形態(tài)、開(kāi)發(fā)模式到價(jià)值理念的一系列全新變化。圖?大模型價(jià)值實(shí)現(xiàn)路線圖關(guān)鍵舉措

語(yǔ)音

數(shù)據(jù)代碼生成式基礎(chǔ)模型視頻

業(yè)務(wù)影響

實(shí)踐案例自動(dòng)化全天候客戶服務(wù)產(chǎn)業(yè)知識(shí)管理寫(xiě)作和社交媒體內(nèi)容個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)銷(xiāo)售計(jì)劃書(shū)的制定生成式產(chǎn)品設(shè)計(jì)企業(yè)技術(shù)再培訓(xùn)

模型 圖基礎(chǔ)設(shè)施和平臺(tái)

生產(chǎn)力實(shí)踐

代碼生成和測(cè)試內(nèi)部數(shù)字助理加速研究發(fā)現(xiàn)信任與監(jiān)督

來(lái)源：IDC,?????：IDC《全球人工智能系統(tǒng)支出指南》（V?,????年）：預(yù)計(jì)????年全球企業(yè)將在人工智能解決方案上投資????億美元。到????年，這一支出將以（CAGR）????IT?.?%??趨勢(shì)一應(yīng)用層創(chuàng)新成為????AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展的確定方向產(chǎn)業(yè)方向??????圍繞AIGC大的行業(yè)變革力，使AIGC在不同的應(yīng)用領(lǐng)域體現(xiàn)出“力量倍增”效應(yīng)。AIGC程融入到企業(yè)業(yè)務(wù)中，并構(gòu)建出大量的新場(chǎng)景，AIGC態(tài)，對(duì)商業(yè)模式和利益格局產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。IDC就AIGC應(yīng)用對(duì)諸多行業(yè)用戶展開(kāi)調(diào)研，所有受訪企業(yè)均表示，或多或少都開(kāi)始了對(duì)AIGC相關(guān)應(yīng)用的投入與嘗試?。圖?企業(yè)現(xiàn)階段對(duì)于AIGC的投入情況??.?%??.?%??.?%尚未有相關(guān)投入，在未來(lái)兩年內(nèi)也沒(méi)有此類(lèi)投入計(jì)劃正在做相關(guān)投入的路線規(guī)劃，已有實(shí)行時(shí)間表??.?%??.?%??.?%我們的相關(guān)投入尚處于實(shí)施和落地的早期我們的相關(guān)投入已見(jiàn)成效，具體能力正在穩(wěn)步發(fā)展我們的相關(guān)投入和能力發(fā)展在行業(yè)中接近或者處于領(lǐng)先位置來(lái)源：IDC,????應(yīng)用創(chuàng)新是AIGC技術(shù)落地、鏈接用戶價(jià)值的關(guān)鍵路徑從歷史上看，一項(xiàng)新技術(shù)能否獲得成功的規(guī)模化實(shí)踐，很大程度上取決于其在解決實(shí)際行業(yè)問(wèn)題時(shí)的價(jià)值潛力，以及在改變行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)的過(guò)程中能否構(gòu)建出商業(yè)價(jià)值上的閉環(huán)。事實(shí)上，AIGC技術(shù)已經(jīng)在政務(wù)、金融、企業(yè)辦公、文化創(chuàng)意、生產(chǎn)管理等多個(gè)領(lǐng)域中挖掘出強(qiáng)需求場(chǎng)景。在持續(xù)強(qiáng)化大模型通用智能能力的基礎(chǔ)上，AIGC也產(chǎn)生了與更多實(shí)際場(chǎng)景深度融合的預(yù)期。對(duì)于一大批AI技術(shù)實(shí)踐的創(chuàng)新型企業(yè)來(lái)說(shuō)，找準(zhǔn)落地場(chǎng)景是發(fā)揮AIGC實(shí)踐價(jià)值的重要前提。大模型既可以通過(guò)日漸活躍的應(yīng)用創(chuàng)新體系顯現(xiàn)出巨大的業(yè)務(wù)價(jià)值，同時(shí)也能夠顯著提升應(yīng)用軟件自身的開(kāi)發(fā)和部署效率，提升已部署應(yīng)用的準(zhǔn)確度。在可預(yù)見(jiàn)的一段時(shí)期內(nèi)，隨著大模型基礎(chǔ)服務(wù)的日漸普及，行業(yè)用戶將加速構(gòu)建和部署定制化的AI應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)AIGC技術(shù)的多點(diǎn)開(kāi)花。在即將到來(lái)的強(qiáng)人工智能時(shí)代，智能化應(yīng)用將出現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。無(wú)處不在的應(yīng)用開(kāi)發(fā)有助于企業(yè)以業(yè)務(wù)場(chǎng)景為切入點(diǎn)快速滿足智能創(chuàng)新需求。IDC預(yù)測(cè)，到????范圍內(nèi)孕育出超過(guò)?億個(gè)新應(yīng)用，相當(dāng)于過(guò)去??年間出現(xiàn)的應(yīng)用數(shù)量的總和。?：IDC于????年??月就AIGC應(yīng)用，面向制造、醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)、金融、零售?個(gè)行業(yè)的共???家年收入超過(guò)?億的大型企業(yè)展開(kāi)調(diào)研，后文所提及調(diào)研成果，如無(wú)特別說(shuō)明，均出自此項(xiàng)調(diào)研。B端應(yīng)用場(chǎng)景逐漸清晰，辦公和生產(chǎn)力成為落地先驅(qū)隨著通用智能化能力的實(shí)踐推廣，AIGC會(huì)優(yōu)先在B端用戶中實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的落地，企業(yè)首先考慮的將會(huì)是與生產(chǎn)力和辦公相關(guān)的場(chǎng)景。這其中的原因包括：商業(yè)因素：B端客戶面向AI新技術(shù)的付費(fèi)意愿、流程成熟度、價(jià)值收益、市場(chǎng)就緒度等都更為理想?？紤]到當(dāng)前大模型的投入成本以及預(yù)期收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，IDC認(rèn)為，AIGC能夠?yàn)锽端企業(yè)客戶帶來(lái)直觀的降本增效成果，并有望以此為基礎(chǔ)獲得更多超預(yù)期的價(jià)值收益。但需要注意的是，由于行業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)不一，不同行業(yè)領(lǐng)域及不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景間的預(yù)期差異可能較大，“找到技術(shù)與場(chǎng)景結(jié)合點(diǎn)”既是目標(biāo)也是難點(diǎn)。與此相對(duì)應(yīng)，面向C端用戶推出的AIGC應(yīng)用往往結(jié)合著對(duì)創(chuàng)新商業(yè)模式的探索以及對(duì)市場(chǎng)教育的投入，這會(huì)延長(zhǎng)其構(gòu)建商業(yè)閉環(huán)的時(shí)間周期。技術(shù)因素：AIGC擅長(zhǎng)管理廣泛的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和知識(shí)沉淀，因此在一些先發(fā)場(chǎng)景中具備確定性的優(yōu)勢(shì)。IDC一項(xiàng)針對(duì)全球企業(yè)的GenAI調(diào)研結(jié)果顯示，知識(shí)管理場(chǎng)景是AIGC現(xiàn)在最受組織青睞的應(yīng)用場(chǎng)景，在搜索、地圖、數(shù)字人、智能對(duì)話、推薦以及業(yè)務(wù)流程優(yōu)化等場(chǎng)景中也表現(xiàn)出巨大的圖?最有希望被企業(yè)采用的AIGC應(yīng)用場(chǎng)景% % ??%??%??%??%??%??%??%??%?????.?%??.?%??.?%??.?%??.?%?.??.?%??.?%??.?%??.?%??.?% ??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%?.全球 ?%中國(guó) ?%美國(guó) ?%營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用場(chǎng)景 代碼生成應(yīng)用場(chǎng)景 會(huì)話的應(yīng)用場(chǎng)景 知識(shí)管理應(yīng)用場(chǎng)景 設(shè)計(jì)應(yīng)用場(chǎng)景 沒(méi)有，我認(rèn)為這在我的公司不適用來(lái)源：IDC,????產(chǎn)業(yè)因素：AIGC的泛化能力為企業(yè)提供了更多的生產(chǎn)優(yōu)化與創(chuàng)新路徑選擇。因此，新一波AI浪潮的紅利，有望最先出現(xiàn)在與企業(yè)運(yùn)行密切相關(guān)的顯性業(yè)務(wù)中，以設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)和辦公為代表的場(chǎng)景化應(yīng)用最為典型。IDC預(yù)測(cè)，到????年，??%的企業(yè)將掌握使用GenAI發(fā)數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)的方法，從而實(shí)現(xiàn)比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手高出一倍的收入增長(zhǎng)。趨勢(shì)二成為提效手段產(chǎn)業(yè)方向??ChatGPT和AIGC在????年開(kāi)年引爆了AI圈，成為全社會(huì)追捧的熱門(mén)話題。AIGC“天馬行空泛化能力起初被迅速娛樂(lè)化，在聊天、圖文創(chuàng)作、藝術(shù)表達(dá)等領(lǐng)域被競(jìng)相試用和品評(píng)。隨著大模型的快速迭代成熟，許多行業(yè)開(kāi)始期望大模型能夠解決現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)問(wèn)題，帶來(lái)可持續(xù)的用戶價(jià)值。IDC調(diào)研結(jié)果顯示，當(dāng)前企業(yè)就AIGC項(xiàng)目擇選供應(yīng)商合作時(shí)，最看重的是項(xiàng)目能否在短期內(nèi)為企業(yè)帶來(lái)價(jià)值。在這樣的目標(biāo)指引下，越來(lái)越多的未來(lái)場(chǎng)景被描繪出來(lái)，大模型應(yīng)用廠商們也在積極開(kāi)拓行業(yè)用戶，試圖快速打造優(yōu)質(zhì)客戶的行業(yè)領(lǐng)先實(shí)踐。圖?企業(yè)選擇AIGC項(xiàng)目時(shí)的重點(diǎn)考慮因素所在領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)積累更易合作（例如合同、付款協(xié)議等）

??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%?.?%AIGC正在工具化，掌握優(yōu)秀工具的員工將事半功倍????年，企業(yè)面對(duì)大模型可能帶來(lái)的全新發(fā)展空間，將從“追趕新興技術(shù)潮流”的深度關(guān)注，通過(guò)與業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)成果相一致的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI）來(lái)衡量投資所帶來(lái)的價(jià)值收益。AIGC的強(qiáng)大能力在產(chǎn)業(yè)需求引領(lǐng)下正在被快速地工具化，在客戶服務(wù)、銷(xiāo)售市場(chǎng)、知識(shí)管理以及輔助決策方面為企業(yè)帶來(lái)效率的跨越式提升。AIGC對(duì)于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局的重塑效應(yīng)不容小覷。從個(gè)人視角看，掌握優(yōu)秀工具的員工將事半功倍，普遍的文本創(chuàng)作、搜索、日常辦公以及應(yīng)用開(kāi)發(fā)等場(chǎng)景會(huì)在AIGC的影響下發(fā)生巨大變化，對(duì)不同環(huán)節(jié)工作效率的固有認(rèn)知與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)有較為明顯的改變。IDC的調(diào)研顯示，企業(yè)當(dāng)前最希望通過(guò)AIGC來(lái)實(shí)現(xiàn)的商業(yè)利益包括：改善客戶體驗(yàn)/服務(wù)、提高開(kāi)發(fā)人員生產(chǎn)力、實(shí)現(xiàn)差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)以及創(chuàng)新商業(yè)模式等。IDC預(yù)測(cè)，到????年，GenAI將承擔(dān)??的傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)瑣事，如搜索引擎優(yōu)化、內(nèi)容和網(wǎng)站優(yōu)化、客戶數(shù)據(jù)分析與細(xì)分、潛在客戶評(píng)分和超個(gè)性化。??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%改善客戶體驗(yàn)/

??.?%來(lái)源：IDC,????借助PaaS手段提升大模型落地應(yīng)用的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性??AIGC的生成式技術(shù)特性，使其目前的應(yīng)用過(guò)程仍存在一定的不確定性?低，輸出內(nèi)容時(shí)常不夠穩(wěn)定等，都成為企業(yè)在部署AIGC時(shí)的掣肘因素。IDC調(diào)研也表明，企業(yè)高層普遍擔(dān)心AIGC帶來(lái)的運(yùn)營(yíng)成本不可預(yù)測(cè)、隱私/合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)以及客戶預(yù)期管理等有關(guān)的不可控局面。此外，相關(guān)的技術(shù)棧、工具軟件、數(shù)據(jù)集、技能方面的缺失都可能限制企業(yè)對(duì)AIGC的投入熱情。因此，大模型的安全可解釋以及產(chǎn)品工具的易用性都非常重要，是堅(jiān)定企業(yè)信心、加快企業(yè)場(chǎng)景落地的關(guān)鍵問(wèn)題。??圖?企業(yè)最擔(dān)心與AIGC應(yīng)用相關(guān)的商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)IT運(yùn)營(yíng)成本（云和內(nèi)部部署）潛在的監(jiān)管/合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)（如隱私、行業(yè)特定法規(guī)管理客戶的期望/疑惑（如偏見(jiàn)、幻覺(jué)等）管理員工/合作伙伴的期望/疑慮組織關(guān)鍵技能不足

??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%?.?%想要達(dá)成行業(yè)AI應(yīng)用的準(zhǔn)確性、安全性目標(biāo)，一方面要確?；A(chǔ)大模型的成熟穩(wěn)定，另一方面也可以通過(guò)PaaS層對(duì)大模型的應(yīng)用過(guò)程進(jìn)行約束與管控。PaaS層“上通下達(dá)”至關(guān)重要：應(yīng)用程序通過(guò)PaaS層接口調(diào)用基礎(chǔ)大模型能力，靈活調(diào)整大模型的閾值；PaaS對(duì)上觸達(dá)豐富場(chǎng)景，對(duì)下約束對(duì)應(yīng)模型的輸入和輸出，最終幫助應(yīng)用程序管控輸出結(jié)果。PaaS層實(shí)現(xiàn)大模型能力的標(biāo)準(zhǔn)化封裝：平臺(tái)工具的易用性和經(jīng)濟(jì)性對(duì)于平臺(tái)能力的大規(guī)模推廣十分關(guān)鍵。技術(shù)廠商通過(guò)PaaS層對(duì)大模型能力進(jìn)行產(chǎn)品化的封裝，打造出簡(jiǎn)單易用的平臺(tái)工具，并進(jìn)一步集成數(shù)據(jù)處理、預(yù)處理、特征工程等功能，加速AIGC的普及和推廣。AIPaaS層保障生態(tài)開(kāi)發(fā)質(zhì)量：大模型的生態(tài)開(kāi)發(fā)質(zhì)量會(huì)對(duì)AI的行業(yè)應(yīng)用前景產(chǎn)生長(zhǎng)期影響。穩(wěn)定安全的生態(tài)開(kāi)發(fā)活動(dòng)既可以將大模型推向行業(yè)縱深，也可以沉淀更多的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和場(chǎng)景，以此來(lái)反哺AI能力的迭代過(guò)程。例如，釘釘推出了面向生態(tài)伙伴和企業(yè)的智能化底座AIPaaS，下接大模型能力，上接千行百業(yè)的用戶真實(shí)需求，將智能化的門(mén)檻進(jìn)一步降低，讓大模型的能力進(jìn)入工作場(chǎng)景，并穩(wěn)定輸出。基于AIPaaS，企業(yè)可以快速、低門(mén)檻地搭建起專(zhuān)屬的智能化應(yīng)用。??趨勢(shì)三專(zhuān)屬、自建模型產(chǎn)業(yè)方向??????大模型的未來(lái)發(fā)展將趨向于通用化與專(zhuān)用化并行。通用預(yù)訓(xùn)練大模型在面對(duì)很多領(lǐng)域長(zhǎng)期存在的痛點(diǎn)問(wèn)題時(shí)，難以承擔(dān)起更多專(zhuān)業(yè)化任務(wù)。企業(yè)對(duì)于大模型的要求不僅僅是實(shí)現(xiàn)“通識(shí)”，更需要其成為特定領(lǐng)域的“最強(qiáng)大腦”。因此，企業(yè)客戶會(huì)產(chǎn)生越來(lái)越多的專(zhuān)屬、自建模型需求，特別是一些中大型企業(yè)，通過(guò)對(duì)大模型的領(lǐng)域化適配，有望獲得更加理想的綜合收益。IDC的調(diào)研顯示：目前有??%的企業(yè)使用大模型的公開(kāi)版本，但這一比例在兩年后會(huì)迅速降至??%，更多企業(yè)會(huì)將AI應(yīng)用建立在私有、專(zhuān)屬模型基礎(chǔ)上；同時(shí)，高達(dá)??%的企業(yè)選擇通過(guò)內(nèi)部團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)相關(guān)應(yīng)用。由此可見(jiàn)，行業(yè)專(zhuān)屬大模型已經(jīng)成為企業(yè)未來(lái)的熱點(diǎn)目標(biāo)，企業(yè)也要持續(xù)建設(shè)自己的人才隊(duì)伍，修煉AIGC應(yīng)用的“內(nèi)功”。圖?/應(yīng)用的AIGCvs

圖?/應(yīng)用AIGCvs??.?%??.?%??.?%?.?%??.?%??.?%??.?%?.?%??.?%??.?%?.?%?.?%建立在公共數(shù)據(jù)上的生成式AI模型私有版本建立在我們自有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的生成式AI第三方生成式AI應(yīng)用程序

內(nèi)部團(tuán)隊(duì)外部團(tuán)隊(duì)??.?%??.?%??.?%??.?%現(xiàn)階段 未來(lái)兩年??.?%??.?%??.?%??.?%

現(xiàn)階段 未來(lái)兩年來(lái)源：IDC,????為基礎(chǔ)大模型注入特定參數(shù)，提升AIGC類(lèi)應(yīng)用在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的可用性。通用大模型依靠持續(xù)進(jìn)化的感知、記憶、理解、分析與生成能力，解決普適性和無(wú)嚴(yán)格精確度要求的行業(yè)問(wèn)題，專(zhuān)屬大模型則通過(guò)行業(yè)知識(shí)的積累和有監(jiān)督精調(diào)，向“專(zhuān)才”發(fā)展，為特定場(chǎng)景提供更精確、更具業(yè)務(wù)價(jià)值的服務(wù)。通用化與專(zhuān)用化并行，可以有效平衡大模型訓(xùn)練投入的成本和邊際效益。基礎(chǔ)大模型突破AI通用能力的瓶頸，體現(xiàn)模型訓(xùn)練過(guò)程的集約化優(yōu)勢(shì)：基礎(chǔ)大模型通過(guò)學(xué)習(xí)海量無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)并完成自監(jiān)督學(xué)習(xí)的預(yù)訓(xùn)練，使大模型具備很強(qiáng)的泛化能力，減少下游任務(wù)的投入時(shí)間與成本?；A(chǔ)大模型訓(xùn)練可以被認(rèn)為是一種集約化路徑的體現(xiàn)，其顯著減少了人力/資金占比較高的數(shù)據(jù)標(biāo)注投入以及在訓(xùn)練階段的算力資源投入。專(zhuān)屬大模型沉淀厚重行業(yè)知識(shí)，向行業(yè)縱深需求挺進(jìn)：AIGC在拓展其自身的可用性邊界時(shí)，不同行業(yè)間的知識(shí)可遷移性往往不高，行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用場(chǎng)景也較為分散，企業(yè)個(gè)體間差異難以統(tǒng)一衡量。專(zhuān)屬大模型能夠幫助生態(tài)開(kāi)發(fā)企業(yè)和最終客戶“站在巨人的肩膀上”，打造差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。通過(guò)技術(shù)廠商的開(kāi)源或開(kāi)放API/工具等進(jìn)行大模型的調(diào)用，可以在小樣本、零樣本的學(xué)習(xí)下達(dá)到更精確的識(shí)別、理解、決策效果，以更低的成本賦能下游任務(wù)。圖?基于基礎(chǔ)模型生成企業(yè)解決方案路徑可作為API/SDK使用可作為API/SDK使用改善上下文的準(zhǔn)確性、開(kāi)源/商業(yè)基礎(chǔ)模型圖像、文本、聲音等成本和實(shí)現(xiàn)價(jià)值的時(shí)間分類(lèi)器/過(guò)濾器以防止出現(xiàn)意外的負(fù)面后果用客戶的私人數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)視使用情況而定提高了大模型的能源效率消除了更新模型的十億/數(shù)的需要維持足夠的精度企業(yè)解決方案特定領(lǐng)域的ISV解決方案基礎(chǔ)模式/嵌入式人工智能 提示調(diào)整無(wú)進(jìn)一步的訓(xùn)練來(lái)源：IDC,????基于特定任務(wù)和特定領(lǐng)域知識(shí)訓(xùn)練的專(zhuān)屬或垂類(lèi)模型，對(duì)于未來(lái)的B端客戶來(lái)說(shuō)是必不可少的。在打造專(zhuān)屬AI能力的過(guò)程中，中大型企業(yè)基于良好的資金基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)沉淀，有望率先構(gòu)建起專(zhuān)屬大模型服務(wù)，賦能行業(yè)生態(tài)和行業(yè)客戶使用。專(zhuān)屬大模型任務(wù)更加專(zhuān)注，造就企業(yè)數(shù)據(jù)的飛輪效應(yīng)企業(yè)用戶期望利用大模型更敏捷、更直觀地感知業(yè)務(wù)運(yùn)行狀態(tài)，洞察關(guān)鍵問(wèn)題。例如，企業(yè)用數(shù)場(chǎng)景非常普遍，但通常企業(yè)大多數(shù)員工都不精通專(zhuān)業(yè)的BI知識(shí)；在專(zhuān)屬大模型的加持下，員工可以一句話實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的調(diào)取和問(wèn)答，背后一系列內(nèi)部系統(tǒng)數(shù)據(jù)的打通則最大限度地通過(guò)智能化手段自動(dòng)完成。垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)、面向場(chǎng)景的模型優(yōu)化以及高效低成本的工程化解決方案是企業(yè)利用AI建立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。未來(lái)，包括AIGC化。IDC????GenAI??%。專(zhuān)屬大模型將加速企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值的釋能，數(shù)據(jù)從采集、匯聚，到治理、加工，再到形成知識(shí)后的智能問(wèn)答交互過(guò)程，都將變得更加快速高效。數(shù)據(jù)層面的利用率持續(xù)提升：根據(jù)IDC的DataSphere研究，每年企業(yè)產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（內(nèi)容）數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然而只有不到?%企業(yè)使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的想象力。IDC預(yù)測(cè)，到????年，數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、波動(dòng)性和資源稀缺????年，大模型、GenAI也將帶動(dòng)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的用量翻倍。知識(shí)層面的輸出更加專(zhuān)業(yè)：專(zhuān)屬大模型具備更具行業(yè)背景的分析和交互能力。以智能問(wèn)答場(chǎng)景為例，一些專(zhuān)業(yè)化公司對(duì)智能問(wèn)答有很強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)要求，并存在大量的專(zhuān)業(yè)名詞。專(zhuān)屬大模型通過(guò)對(duì)行業(yè)知識(shí)的沉淀，輔以知識(shí)切片以及關(guān)鍵詞、敏感詞的設(shè)定等，使輸出更加專(zhuān)業(yè)、有效。釘釘和艾為電子一起，打造出艾為專(zhuān)屬模型，并基于這一模型搭建了“AI智能客服”。這個(gè)智能客服“學(xué)會(huì)”了艾為電子旗下??大子類(lèi)產(chǎn)品、近千款自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)芯片的專(zhuān)業(yè)更為自然，且無(wú)需頻繁地維護(hù)關(guān)鍵詞和問(wèn)答庫(kù)，從而極大降低了成本。決策層面更加高效和精準(zhǔn)：專(zhuān)屬大模型也可以使數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智慧的鏈路更聚焦、更高效。在ChatBI等應(yīng)用的行業(yè)推廣中，相關(guān)的行業(yè)業(yè)務(wù)能夠帶來(lái)更直觀的行業(yè)數(shù)據(jù)和知識(shí)資產(chǎn)沉淀。在整個(gè)過(guò)程中，行業(yè)知識(shí)積累越厚重，決策的精準(zhǔn)度就越高，形成一個(gè)帶有循環(huán)反饋機(jī)制的良性閉環(huán)。圖??企業(yè)數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的價(jià)值閉環(huán)打造了高價(jià)值生態(tài)系統(tǒng)，提供定制化、有價(jià)值且緊密相矣的體驗(yàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值可洞察公司客戶群狀態(tài)，清楚他們購(gòu)買(mǎi)的原因及偏好數(shù)據(jù)的價(jià)值將數(shù)據(jù)“意義化”指導(dǎo)公司即時(shí)了解現(xiàn)實(shí)狀況

智慧判斷-決策知識(shí)理解-分析信息

模型

·數(shù)字優(yōu)化產(chǎn)品·數(shù)字產(chǎn)品·增強(qiáng)服務(wù)·高級(jí)分析決策的準(zhǔn)度·智能和認(rèn)知系統(tǒng)決策的準(zhǔn)度·報(bào)告和分析可即時(shí)獲取公司產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)及運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)

意義-可用 解數(shù)據(jù)

·銷(xiāo)售數(shù)據(jù)集價(jià)值開(kāi)發(fā) 數(shù)據(jù)提煉 價(jià)值實(shí)現(xiàn)來(lái)源：IDC,????趨勢(shì)四多模態(tài)大模型塑造“多邊形戰(zhàn)士”應(yīng)用產(chǎn)業(yè)方向??????多模態(tài)大模型與語(yǔ)言大模型、視覺(jué)大模型均為當(dāng)前大模型訓(xùn)練和開(kāi)發(fā)的重要方向。從GPT-?V艷亮相”，到AI視頻生成工具Pika?.?的“火爆出圈”，再到谷歌Gemini的“全面領(lǐng)先”，多模態(tài)AI都是其中的關(guān)鍵詞。多模態(tài)大模型更有利于提升智能化應(yīng)用中的信息豐富度，其學(xué)習(xí)能力更強(qiáng)，分析和處理問(wèn)題的視角更加全面。在一些典型AI應(yīng)用中，多模態(tài)大模型顯現(xiàn)出極強(qiáng)的可交互性，可幫助開(kāi)發(fā)者與最終用戶精準(zhǔn)理解輸入信息的上下文關(guān)聯(lián)和隱含信息。在行業(yè)實(shí)踐中，多模態(tài)大模型能通過(guò)對(duì)多維度信息的強(qiáng)力感知，持續(xù)強(qiáng)化推理能力，拓展服務(wù)邊界，提升應(yīng)用場(chǎng)景中的全面性和可靠性。圖??多模態(tài)有助于大模型智能體系實(shí)現(xiàn)從感知到認(rèn)知的升級(jí)生成推理部署生成推理部署 認(rèn)知智能 多模態(tài)大模型 語(yǔ)言視覺(jué) 知識(shí)抽象知識(shí)抽取感知智能來(lái)源：IDC,????使應(yīng)用具備更高任務(wù)處理能力，深入跨領(lǐng)域、復(fù)雜場(chǎng)景從賦能應(yīng)用的視角出發(fā)，多模態(tài)大模型能更充分地利用海量、異構(gòu)的數(shù)據(jù)資源，提升應(yīng)用的效率和能力上限。例如，多模態(tài)大模型能夠增加感知和分析的視角和維度，解決跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的復(fù)雜問(wèn)題和長(zhǎng)尾場(chǎng)景?？缍鄠€(gè)模態(tài)的數(shù)據(jù)融合問(wèn)題已經(jīng)成為行業(yè)應(yīng)用的關(guān)注重點(diǎn)：在很多行業(yè)場(chǎng)景中，能夠直接獲得的數(shù)據(jù)模態(tài)通常都是多樣化和難以統(tǒng)一的，多模態(tài)的感知和融合過(guò)程能夠最大化體現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的價(jià)值，解決很多行業(yè)中因?yàn)槟B(tài)不匹配而無(wú)法完成的數(shù)據(jù)分析問(wèn)題，提升大模型的效率和能力上限。多模態(tài)相關(guān)的技術(shù)研究是未來(lái)AI獲得進(jìn)一步突破的關(guān)鍵：目前，多模態(tài)信息識(shí)別與理解技術(shù)、群體智能技術(shù)等，已經(jīng)成為研究開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵領(lǐng)域，有望加速人工智能從感知到認(rèn)知的轉(zhuǎn)化。多模態(tài)領(lǐng)域的成果還有助于協(xié)同解決其他單項(xiàng)技術(shù)領(lǐng)域（如NLP、CV）所面臨的瓶頸，例如視覺(jué)領(lǐng)域的盲區(qū)、遮擋問(wèn)題等。此外，更多的模態(tài)類(lèi)型也正在或?qū)⒁M(jìn)入到大模型的融合能力中，例如自動(dòng)駕駛激光點(diǎn)云、時(shí)空感知與測(cè)繪信息等。未來(lái)，包括政府、金融、制造、能源、醫(yī)療、零售等行業(yè)在內(nèi)的大量智能化應(yīng)用都將轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗄B(tài)、跨模態(tài)的形式。圖??行業(yè)場(chǎng)景對(duì)多模態(tài)的應(yīng)用需求金融 政府 制造 能源 醫(yī)療 零售風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和信貸審查：通過(guò)分析文本和數(shù)值數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)化客服：為用戶提供即時(shí)的財(cái)務(wù)咨詢和支持投資策略優(yōu)化：分析大量數(shù)據(jù)，為投資者生成投資建議或預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)欺詐檢測(cè)：通過(guò)分析交易模式和行為來(lái)識(shí)別可疑的交易報(bào)告自動(dòng)生成：為管理層或監(jiān)管機(jī)構(gòu)自動(dòng)生成財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)報(bào)告

公共服務(wù)自動(dòng)化：為公眾提供信息查詢、辦事指南等服務(wù)政策模擬與預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)政策實(shí)施后的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)影響數(shù)據(jù)分析和可視化：自動(dòng)生成關(guān)于公共問(wèn)題的報(bào)告和可視化內(nèi)容輿情分析：分析公眾對(duì)政府政策和行動(dòng)的態(tài)度和反應(yīng)智能監(jiān)控和安全：通過(guò)分析視頻和音頻數(shù)據(jù)來(lái)提高公共場(chǎng)所的安全

生產(chǎn)流程優(yōu)化：分析工廠數(shù)據(jù)以優(yōu)化生產(chǎn)效率產(chǎn)品設(shè)計(jì)輔助：基于市場(chǎng)和用戶反饋生成新的產(chǎn)品設(shè)計(jì)建議供應(yīng)鏈管理：預(yù)測(cè)供應(yīng)鏈中的潛在問(wèn)題或延遲設(shè)備維護(hù)預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)設(shè)備何時(shí)需要維護(hù)或更換質(zhì)量控制自動(dòng)化：通過(guò)分析圖片和視頻數(shù)據(jù)自動(dòng)檢測(cè)產(chǎn)品缺陷

能源消費(fèi)預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)末來(lái)的能源需求和消費(fèi)模式設(shè)備維護(hù)預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)能源設(shè)備何時(shí)需要維護(hù)或更換能源存儲(chǔ)和分發(fā)優(yōu)化：基于數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化能源的存儲(chǔ)和分發(fā)可再生能源管理：預(yù)測(cè)和優(yōu)化太陽(yáng)能和風(fēng)能的產(chǎn)出環(huán)境監(jiān)測(cè)：通過(guò)分析視頻、圖片和傳感器數(shù)據(jù)來(lái)監(jiān)測(cè)環(huán)境和設(shè)備狀況

診斷輔助：分析醫(yī)療圖像和患者數(shù)據(jù)以協(xié)助醫(yī)生診斷藥物研發(fā)：預(yù)測(cè)新藥物的效果和副作用治療建議生成：基于患者的歷史和病情生成治療建議患者監(jiān)控和預(yù)警：實(shí)時(shí)分析患者的生理數(shù)據(jù)以預(yù)警其健康狀況醫(yī)療文獻(xiàn)自動(dòng)生成和分析：自動(dòng)生成或分析醫(yī)學(xué)研究報(bào)告和文獻(xiàn)

庫(kù)存管理和預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷(xiāo)售趨勢(shì)和庫(kù)存需求個(gè)性化推薦：基于用戶的購(gòu)買(mǎi)歷史和喜好為其推薦產(chǎn)品客戶服務(wù)自動(dòng)化：為客戶提供自動(dòng)化的購(gòu)物咨詢和支持市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)：分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)以預(yù)測(cè)未來(lái)的零售趨勢(shì)虛擬試衣和產(chǎn)品展示：使用AR和VR技術(shù)為用戶提供虛擬的產(chǎn)品體驗(yàn) 模態(tài)： 文本 圖片 語(yǔ)音 視頻 數(shù)值數(shù)據(jù)來(lái)源：IDC,????多模態(tài)交互提升應(yīng)用的可用性，帶來(lái)更豐富的用戶體驗(yàn)多模態(tài)大模型能夠顯著提升跨行業(yè)水平應(yīng)用的能力和豐富度，解決更多協(xié)同場(chǎng)景下的AI應(yīng)用難題，在用戶體驗(yàn)方面創(chuàng)造出更多想像空間。藝術(shù)設(shè)計(jì)：多模態(tài)大模型提供的圖生文、文生圖、視頻創(chuàng)作等能力已經(jīng)日臻成熟，能夠根據(jù)使用者的提示，綜合考慮多項(xiàng)輸入要求，快速輸出創(chuàng)意成果。大模型的交互能力還可以根據(jù)使用者的反饋，不斷修改設(shè)計(jì)輸出，加速創(chuàng)意落地的過(guò)程。例如，釘釘個(gè)人版設(shè)置了靈感Store，目前已上架鹿班相機(jī)（生成專(zhuān)業(yè)人像）、靈動(dòng)人像（生成口播視頻）等多媒體創(chuàng)作機(jī)器人，未來(lái)也將會(huì)引入更豐富的場(chǎng)景和多模態(tài)能力，接入更多的第三方AI服務(wù)。市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)：用戶端的語(yǔ)音、視頻、圖像，甚至更復(fù)雜的肢體語(yǔ)言、情感等信息，可以被廣泛采集和連通，形成更為精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)創(chuàng)意，并最終通過(guò)多種自然交互方式，提升目標(biāo)客戶的溝通體驗(yàn)?？蛻舴?wù)：基于多模態(tài)能力的智能客服，能夠突破單一語(yǔ)音或文字方式的局限性，實(shí)現(xiàn)多維度的綜合分析，對(duì)客戶的意圖進(jìn)行更加精準(zhǔn)的識(shí)別和洞察，同時(shí)可以綜合采用多種方式回答客戶問(wèn)題，全力提升客戶滿意度。??總而言之，多模態(tài)大模型可以幫助用戶構(gòu)建出一個(gè)更加豐富、友好的界面，使應(yīng)用與人的交互過(guò)程無(wú)限趨近于人類(lèi)自身的習(xí)慣。此外，多模態(tài)大模型如果與VR/AR、元宇宙等技術(shù)體系進(jìn)一步融合，還可以打造更深層、更多維、更豐滿的全新體驗(yàn)。??趨勢(shì)五AIAgent主流形式應(yīng)用形態(tài)??????AIAgent通常被視為一種融合感知、分析、決策和執(zhí)行能力的智能體，具備相當(dāng)顯著的主動(dòng)性，堪稱人類(lèi)的理想智能助手。例如，AIAgent可以根據(jù)個(gè)人在線互動(dòng)和參與事務(wù)處置時(shí)的信息，了解和記憶個(gè)體的興趣、偏好、日常習(xí)慣，識(shí)別個(gè)體的意圖，主動(dòng)提出建議，并協(xié)調(diào)多個(gè)應(yīng)用程序去完成任務(wù)。在滿足企業(yè)智能化需求的過(guò)程中，AIAgent作為一種理想的產(chǎn)品化落地形態(tài)，正在承接日益復(fù)雜的提質(zhì)增效需求；同時(shí)，其通過(guò)強(qiáng)化內(nèi)外部協(xié)同效能，可以釋放組織核心生產(chǎn)力，對(duì)抗組織熵增帶來(lái)的挑戰(zhàn)。IDC的調(diào)研表明：所有企業(yè)都認(rèn)為AIAgent是AIGC發(fā)展的確定性方向；同時(shí)，??%的企業(yè)已經(jīng)在某工作中進(jìn)行了AIAgent的試點(diǎn)，另有??%的企業(yè)正在制定AIAgent的應(yīng)用計(jì)劃。?.?%

圖??企業(yè)AIAgent的應(yīng)用情況??.?%??.?%實(shí)現(xiàn)了AIAgent常態(tài)化，AIAgent已經(jīng)參與到企業(yè)招聘、銷(xiāo)售、人事等各項(xiàng)業(yè)務(wù)流程中AIAgent已經(jīng)成熟運(yùn)用于某一具體業(yè)務(wù)流程??.?%??.?%已經(jīng)在某項(xiàng)工作中進(jìn)行了AIAgent試點(diǎn)正在制定AIAgent應(yīng)用計(jì)劃不了解或尚未考慮來(lái)源：IDC,????AIAgent讓“人機(jī)協(xié)同”成為新常態(tài)，個(gè)人與企業(yè)步入AI助理時(shí)代AIAgent能夠幫助未來(lái)企業(yè)構(gòu)建以“人機(jī)協(xié)同”為核心的智能化運(yùn)營(yíng)新常態(tài)。越來(lái)越多的業(yè)務(wù)活動(dòng)都將被委托給AI，而人類(lèi)則只需要聚焦于企業(yè)愿景、戰(zhàn)略和關(guān)鍵路徑的決策上。人與大量AI實(shí)體之間的協(xié)同工作模式，將顛覆當(dāng)前企業(yè)的運(yùn)行基礎(chǔ)，讓企業(yè)運(yùn)營(yíng)成效獲得成倍提升。AIAgent在滿足企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)的流程性需求方面潛力巨大，在工作、生活、學(xué)習(xí)、娛樂(lè)、健康等多方面都可以提供豐富、多樣且極具個(gè)性化的體驗(yàn)，例如在工作場(chǎng)景提供日程提醒、差旅安排、會(huì)議室預(yù)定、文字助理、會(huì)議速記、知識(shí)問(wèn)答、數(shù)據(jù)分析輔助決策等智能功能；在生活場(chǎng)景中提供餐飲娛樂(lè)訂購(gòu)、日程安排、健康管理、旅行規(guī)劃等助理服務(wù)。AIAgent可以根據(jù)用戶以往的工作過(guò)程信息，分析用戶偏好，模仿用戶風(fēng)格，不斷貼近用戶的工作習(xí)慣。郵件和文本自動(dòng)撰寫(xiě)：可以自動(dòng)生成電子郵件回復(fù)或撰寫(xiě)報(bào)告草稿。它可以根據(jù)以往的交流方式和內(nèi)容，模仿用戶的寫(xiě)作風(fēng)格，節(jié)省大量撰寫(xiě)時(shí)間。智能搜索和信息收集：進(jìn)行高效的信息搜索和整理。無(wú)論是網(wǎng)上的資料還是個(gè)人的文檔庫(kù)，它都能幫助用戶快速找到所需信息，并整理成易于理解的格式。應(yīng)用搭建：根據(jù)自然語(yǔ)言輸入完成應(yīng)用的自主搭建，使沒(méi)有編程經(jīng)驗(yàn)的業(yè)務(wù)人員也能完成簡(jiǎn)單的應(yīng)用功能開(kāi)發(fā)。生活助理和娛樂(lè)：根據(jù)用戶的興趣和娛樂(lè)偏好推薦電影、音樂(lè)、書(shū)籍等，甚至可以創(chuàng)造個(gè)性化的故事或音樂(lè)，提供更加豐富的娛樂(lè)體驗(yàn)。伴隨著AI的能力發(fā)展，AI助理將持續(xù)創(chuàng)造新的辦公模式，包括在內(nèi)/外部工作環(huán)境中建立新的協(xié)同處置方法，在數(shù)據(jù)智能分析中引入動(dòng)態(tài)交互式的BI功能，以及在重要稿件的編輯過(guò)程中實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的自動(dòng)化初創(chuàng)和審核等。在以AIAgent為代表的AIGC應(yīng)用加持下，越來(lái)越多的創(chuàng)新將會(huì)源自于超級(jí)個(gè)體和小型組織。在一些領(lǐng)域里，一個(gè)人加上足夠的AI工具，就可以成為一家專(zhuān)業(yè)化公司。人與AI將產(chǎn)生高效的分工與協(xié)作：AI匯集和處理海量需求信息，人只需要在一些關(guān)鍵的節(jié)點(diǎn)做出決策和處置動(dòng)作，即可完成企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的全過(guò)程。AIAgent變革未來(lái)生產(chǎn)力的組織形式，對(duì)抗組織熵增在AGI的時(shí)代，企業(yè)組織結(jié)構(gòu)和社會(huì)生產(chǎn)關(guān)系在大模型的全局優(yōu)化效應(yīng)下，必然會(huì)朝著整體效率最高的方向發(fā)展。企業(yè)業(yè)務(wù)多樣性的持續(xù)提升會(huì)使組織的復(fù)雜性不斷增加。AIGC進(jìn)一步增強(qiáng)了AIAgent的功能和實(shí)用性，給組織形態(tài)的變革和組織協(xié)同的優(yōu)化帶來(lái)了新的希望。通過(guò)增加數(shù)字員工，AIGC能夠極大程度地緩解前端工作壓力，積累業(yè)務(wù)知識(shí)和沉淀資產(chǎn)，提升企業(yè)整體運(yùn)營(yíng)效率。數(shù)字員工將豐富的領(lǐng)域知識(shí)與多模態(tài)交互方式相結(jié)合，不僅可以強(qiáng)化分析、判斷和決策能力，還能與企業(yè)的員工、數(shù)字化系統(tǒng)、基礎(chǔ)設(shè)施等進(jìn)行廣泛連接，成為企業(yè)的有機(jī)組成部分。AI將不僅僅作為輔助工具，而是真正成為獨(dú)立的生產(chǎn)要素，全面解放現(xiàn)有勞動(dòng)力并實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力組織形式的新變革。釘釘與一號(hào)直聘合作實(shí)現(xiàn)了HR領(lǐng)域的數(shù)字員工應(yīng)用，融合AIGC技術(shù)自動(dòng)化完成招聘、人才管理流程中的一系列任務(wù)。一號(hào)直聘不再獨(dú)立建設(shè)APP，而是創(chuàng)新性地將后臺(tái)的業(yè)務(wù)流程分解為不同的插件，完全融入到釘釘?shù)哪芰w系當(dāng)中，讓所有環(huán)節(jié)符合釘釘用戶的使用習(xí)慣，也使釘釘AIGC實(shí)現(xiàn)了細(xì)粒度的融入，解決供需不匹配、信息不流通、缺少信任機(jī)制、高需低頻、流程擁塞等長(zhǎng)期痛點(diǎn)問(wèn)題，是AIGC生態(tài)融入的典型范例。后續(xù)，釘釘與生態(tài)伙伴還將在財(cái)務(wù)、法務(wù)、運(yùn)營(yíng)等方向進(jìn)行持續(xù)探索。??未來(lái)，企業(yè)工作任務(wù)將在AIGC的助推作用下變得日益原子化和碎片化，復(fù)雜的流程將被無(wú)限拆解，再進(jìn)行靈活的編排和組合，每個(gè)環(huán)節(jié)的效能和潛力都將被AI持續(xù)挖掘。而從供給端看，“人+AI數(shù)字員工”的高效協(xié)同模式將為大型企業(yè)對(duì)抗組織熵增提供理想的解法。??趨勢(shì)六AIGC加速超級(jí)入口的形成應(yīng)用形態(tài)??????AIGC將給應(yīng)用軟件的形態(tài)和業(yè)態(tài)帶來(lái)顛覆性變化?；谧匀徽Z(yǔ)言的極簡(jiǎn)交互將替代很多傳統(tǒng)的圖形界面交互，形成LUI+GUI的混合形態(tài)。同時(shí)，“noapp”的理念也將重塑下一代應(yīng)用，通過(guò)對(duì)話即可直接調(diào)取、使用各種工具，讓更多的非軟件專(zhuān)業(yè)人員也能獲取到強(qiáng)大的系統(tǒng)服務(wù)。由此，超級(jí)入口將成為新一代應(yīng)用軟件的典型前端形態(tài)。AIGC帶來(lái)的應(yīng)用形態(tài)變革，也有利于激發(fā)當(dāng)前的軟件產(chǎn)業(yè)活力，促進(jìn)軟件生態(tài)繁榮，推動(dòng)應(yīng)用與垂類(lèi)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)更深的融合。IDC的調(diào)研顯示：絕大多數(shù)軟件企業(yè)都認(rèn)可超級(jí)入口將成為未來(lái)的主流應(yīng)用形態(tài)。圖??超級(jí)應(yīng)用將成為未來(lái)應(yīng)用的主流形態(tài) 圖??超級(jí)入口將給企業(yè)帶來(lái)的變化/收益?.?%??.?%?.?%??.?%是 否

??.?%??.?%??.?%?.?%?.?%??.?%??.?%?.?%?.?%基于自然語(yǔ)言的極簡(jiǎn)交互，“noapp”理念將重塑應(yīng)用形態(tài)新一代應(yīng)用將會(huì)被對(duì)話式交互模式（LUI）重新塑造。所有的SaaS公司都將全面擁抱AI，軟件公司最終會(huì)變成智能系統(tǒng)運(yùn)行商，軟件操作方式被大幅簡(jiǎn)化，應(yīng)用之間的集成度更高，多應(yīng)用之間也更加融合。AIGC重塑應(yīng)用形態(tài)的過(guò)程將重點(diǎn)體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是對(duì)既有軟件進(jìn)行智能化改造與升級(jí)，以API的形式增加重要環(huán)節(jié)的可交互性和認(rèn)知能力；二是對(duì)軟件的應(yīng)用架構(gòu)和模式進(jìn)行全新重構(gòu)?！癗oAPP”的理念將會(huì)體現(xiàn)在大量的未來(lái)應(yīng)用中：noapp的應(yīng)用體感：業(yè)務(wù)流程和個(gè)人交互方式的改變對(duì)用戶體驗(yàn)影響巨大，LUI有效理解和分析用戶意圖，并根據(jù)相關(guān)指引進(jìn)行目標(biāo)分解，快速調(diào)取超級(jí)應(yīng)用承載的海量復(fù)雜功能，形成組合式輸出。noapp的存在形態(tài)：從應(yīng)用軟件側(cè)來(lái)看，基于嚴(yán)格的功能菜單選項(xiàng)的方式將逐漸淡出，應(yīng)用功能將被碎片化地融入到超級(jí)應(yīng)用中，實(shí)現(xiàn)原子功能的靈活調(diào)取和組合。值得一提的是，未來(lái)軟件的升級(jí)迭代不只停留在界面層，還將集成更多更優(yōu)質(zhì)的資源提供一致的對(duì)外服務(wù)，硬件形態(tài)也將隨之發(fā)生變化。大模型作為新型生產(chǎn)力和基礎(chǔ)設(shè)施，必然為行業(yè)用戶帶來(lái)開(kāi)發(fā)效率和操作體驗(yàn)的全面飛躍。應(yīng)用之間廣泛的調(diào)動(dòng)與協(xié)同，塑造全新的生態(tài)格局以大模型基礎(chǔ)設(shè)施為先導(dǎo)的應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)發(fā)新范式，能有效改變過(guò)去軟件運(yùn)行過(guò)程和軟件交互過(guò)程相互割裂的局面。很多業(yè)務(wù)可以通過(guò)對(duì)話窗口的形式實(shí)現(xiàn)，省去了進(jìn)入管理后臺(tái)設(shè)定分析參數(shù)的繁瑣步驟。受此影響，應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)將不再?gòu)?qiáng)依賴于定制化，軟件后臺(tái)服務(wù)功能作為一種資源可以被自由地編排和調(diào)用。生態(tài)開(kāi)發(fā)商可以將更多的精力聚焦于前端客戶需求，共創(chuàng)深度場(chǎng)景，并通過(guò)API調(diào)用的方式，利用第三方模型能力去發(fā)展新的企業(yè)和個(gè)人市場(chǎng)。應(yīng)用之間不再割裂，而是基于同等的大模型底座開(kāi)啟廣泛的協(xié)同與互動(dòng)。個(gè)人用戶也能夠利用大模型拉近和AI的距離，包括?ne-tuning在內(nèi)的模式可以幫助個(gè)人開(kāi)發(fā)者通過(guò)社區(qū)開(kāi)源，并產(chǎn)生收入。此外，依托大模型所構(gòu)建的工具化平臺(tái)也具備整合生態(tài)開(kāi)發(fā)資源的能力，形成新的商業(yè)鏈條。特別是在帶有專(zhuān)業(yè)性要求的一些行業(yè)業(yè)務(wù)中，AI工具平臺(tái)可以提供帶有較強(qiáng)專(zhuān)業(yè)背景的業(yè)務(wù)服務(wù)，縮小后進(jìn)者與行業(yè)資深成員的差距，滿足客戶的更多服務(wù)訴求。例如，在AIGC的加持下，釘釘有望成為智能時(shí)代的超級(jí)APP。通過(guò)釘釘“/"（AI魔法棒）可以調(diào)用多項(xiàng)AI能力，用戶在很多情況下都不必再打開(kāi)各種SaaS和APP。以此為基礎(chǔ)，過(guò)去廣泛存在的SaaS、軟件系統(tǒng)和各種AI創(chuàng)新應(yīng)用，未來(lái)都將會(huì)以碎片化、插件化的方式，成為被集成的角色之一，并以LUI的形式被喚起。新一輪的AIGC之爭(zhēng)，也將會(huì)是一場(chǎng)流量入口之爭(zhēng)。趨勢(shì)七業(yè)務(wù)流程邁向“無(wú)感智能”應(yīng)用形態(tài)??????AI與業(yè)務(wù)的融合進(jìn)程在未來(lái)幾年將達(dá)到前所未有的高度。AIGC給業(yè)務(wù)流程帶來(lái)的智能革新，一方面打開(kāi)了新的需求空間，產(chǎn)生了規(guī)?；牧鞒讨亟M效應(yīng)；另一方面，也可能讓傳統(tǒng)行業(yè)多年來(lái)一成不變的業(yè)務(wù)規(guī)則轉(zhuǎn)變?yōu)槌掷m(xù)迭代的態(tài)勢(shì)。原子化的AI能力將以細(xì)粒度的方式作用到業(yè)務(wù)流程的諸多環(huán)節(jié)中，以“無(wú)感智能”的形態(tài)，成為企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中必不可少的組成部分。IDC調(diào)研結(jié)果顯示：AI與應(yīng)用逐步分散且深入的融合，體現(xiàn)在企業(yè)運(yùn)營(yíng)與業(yè)務(wù)流程的各個(gè)方面。??.?%?.?%圖??企業(yè)最關(guān)注的AIGC與現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程的集成領(lǐng)域??.?%?.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%

未來(lái)兩年

關(guān)注面向客戶的應(yīng)用程序（聊天機(jī)器人、在線問(wèn)答頁(yè)面等）關(guān)注應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員工具??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%??.?%關(guān)注RFP/合同流程應(yīng)用關(guān)注PLM和產(chǎn)品設(shè)計(jì)應(yīng)用注重財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)應(yīng)用關(guān)注員工應(yīng)用（運(yùn)營(yíng)/培訓(xùn)/技能等）來(lái)源：IDC,????AIGC滲透碎片化流程與場(chǎng)景，全面商業(yè)智能指日可期AIGC持續(xù)提升自動(dòng)化執(zhí)行、優(yōu)化協(xié)作以及智能決策等能力，以更原子化的方式深入到碎片化的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、制造、營(yíng)銷(xiāo)、財(cái)務(wù)等環(huán)節(jié)中，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI與業(yè)務(wù)流程的無(wú)縫融合。在AIGC最擅長(zhǎng)的內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)分析、客戶服務(wù)等領(lǐng)域，支持客戶快速完成重復(fù)性和時(shí)間密集型的任務(wù)：實(shí)時(shí)處理大量數(shù)據(jù)并提供即時(shí)反饋：提升企業(yè)的全方位感知能力和快速應(yīng)對(duì)能力，快速響應(yīng)市場(chǎng)和客戶需求變化，增強(qiáng)市場(chǎng)適應(yīng)性和綜合競(jìng)爭(zhēng)力。實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作和項(xiàng)目管理：將大量的組織協(xié)同環(huán)節(jié)進(jìn)行提速，例如自動(dòng)起草協(xié)同計(jì)劃、整理會(huì)議記錄、自動(dòng)生成管理任務(wù)和協(xié)調(diào)各部門(mén)資源等。挖掘復(fù)雜的企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值：為決策者提供有洞察力的信息，幫助企業(yè)做出基于數(shù)據(jù)的決策，推動(dòng)企業(yè)向全面商業(yè)智能化的轉(zhuǎn)型。IDC數(shù)據(jù)顯示：????年中國(guó)智能決策市場(chǎng)的規(guī)模達(dá)到??.??億美元，比上一年增長(zhǎng)了著企業(yè)智能決策的接受程度逐漸提升，預(yù)計(jì)未來(lái)?年中國(guó)智能決策解決方案市場(chǎng)復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到??%以上。鐵騎力士與釘釘合作共創(chuàng)，利用智能化技術(shù)處理來(lái)自外部客戶的知識(shí)咨詢和企業(yè)內(nèi)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用的培訓(xùn)需求。在問(wèn)答類(lèi)場(chǎng)景里，用文檔的數(shù)據(jù)喂模型時(shí)窗口界面對(duì)文檔的大小有限制，需要采取切片的方式，讓模型能一段一段去做閱讀理解。切斷的策略不一樣，可能上下文的連貫程度就會(huì)有差異。通過(guò)與企業(yè)在場(chǎng)景里的共創(chuàng)，釘釘技術(shù)人員沉淀出了切片的策略經(jīng)驗(yàn)。除此之外，釘釘還與鐵騎力士共同打磨了召回、相鏈等能力，通過(guò)相應(yīng)的策略調(diào)整和大量綜合性工程工作，讓問(wèn)答的結(jié)果更準(zhǔn)確，應(yīng)用更智能。使能業(yè)務(wù)流程的持續(xù)迭代優(yōu)化，釋放核心生產(chǎn)力AIGC通過(guò)自動(dòng)化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持、創(chuàng)新加速等方式，可實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)流程的持續(xù)提質(zhì)增效；同時(shí)，能夠發(fā)現(xiàn)改進(jìn)空間，優(yōu)化工作流程，減少人工錯(cuò)誤，使多年不變的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程“一日三新”。此外，其將使工作人員投入更高價(jià)值的創(chuàng)新活動(dòng)，從而釋放出更強(qiáng)大的核心生產(chǎn)力。IDC測(cè)，到????發(fā)時(shí)間的??%提高到??%。由于應(yīng)用現(xiàn)代化和技術(shù)轉(zhuǎn)化的成熟、綜合開(kāi)發(fā)管理平臺(tái)的激增以及機(jī)器學(xué)習(xí)與開(kāi)發(fā)實(shí)踐的深度融合，開(kāi)發(fā)人員能夠花更多的時(shí)間關(guān)注創(chuàng)新和顛覆性的數(shù)字化解決方案?；A(chǔ)設(shè)施迭代：基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)能力的持續(xù)提升使開(kāi)發(fā)人員的關(guān)注點(diǎn)不斷向上層轉(zhuǎn)移，減少在諸如自動(dòng)化的執(zhí)行或基礎(chǔ)設(shè)施的管理等運(yùn)營(yíng)職責(zé)上所花費(fèi)的時(shí)間。流程管理迭代：開(kāi)發(fā)人員依然對(duì)DevOps技術(shù)表現(xiàn)出興趣，以實(shí)現(xiàn)對(duì)代碼的擴(kuò)展、版本控制、測(cè)試和持續(xù)集成等屬性的自動(dòng)化處理。但更先進(jìn)的綜合開(kāi)發(fā)管理平臺(tái)將使開(kāi)發(fā)人員進(jìn)一步釋放潛能，強(qiáng)化對(duì)創(chuàng)新數(shù)字解決方案層面的把控力。智能化能力迭代：AI技術(shù)與當(dāng)代開(kāi)發(fā)工具的深度集成將持續(xù)替代開(kāi)發(fā)人員的日常低附加值工作，推動(dòng)其更多地思考與架構(gòu)、邏輯、策略有關(guān)的更高層次任務(wù)。趨勢(shì)八應(yīng)用從云原生走向AI原生市場(chǎng)影響??????應(yīng)用遷移上云和基于云原生的重構(gòu)，是過(guò)去一段時(shí)期內(nèi)數(shù)字化的主流實(shí)踐。如今，大模型和AIGC驅(qū)動(dòng)正在重新定義基礎(chǔ)設(shè)施，AI原生設(shè)計(jì)思想也正在滲入各行業(yè)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)程中，形成軟件開(kāi)發(fā)新范式。IDC的調(diào)研表明：企業(yè)認(rèn)為AI原生將帶來(lái)一系列變革，包括技術(shù)棧的變化、工具鏈的變化、基礎(chǔ)設(shè)施的變化、開(kāi)發(fā)流程的變化、安全策略的變化、設(shè)計(jì)理念的變化以及組織層面的變化等。在邁向AI原生的過(guò)程中，企業(yè)應(yīng)積極做好準(zhǔn)備。圖??AI原生帶來(lái)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)方式的變化技術(shù)棧的變化:云原生應(yīng)用更注重通用性的技術(shù)棧，如Java、Python、Node.js等，而AI原生則更加關(guān)注深度學(xué)習(xí)框架、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、可視化工具等工具鏈的變化:云原生應(yīng)用采用Kubernetes、Docker等工具實(shí)現(xiàn)持續(xù)集成/持續(xù)交付(CICD)，而AI應(yīng)用需要一套專(zhuān)門(mén)用于AI開(kāi)發(fā)、測(cè)試、部署和監(jiān)控的工具鏈，例如TensorFlow、PyTorch等基礎(chǔ)設(shè)施變化:AI原生應(yīng)用開(kāi)發(fā)將基于AI化改造的基礎(chǔ)設(shè)施/開(kāi)發(fā)平臺(tái)(如GPU加速卡等高性能硬件算力資源)，包含芯片、框架、模型、應(yīng)用在內(nèi)的全棧方案

??.?%??.?%??.?%開(kāi)發(fā)流程的變化:云原生軟件開(kāi)發(fā)流程通常包括需求分析、設(shè)計(jì)、編碼、測(cè)試、部署及后續(xù)維護(hù)等步驟，而AI原生則更加關(guān)注數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練和評(píng)估等環(huán)節(jié)安全策略的變化:云原生應(yīng)用通常采用防火墻、入侵檢測(cè)、權(quán)限控制、認(rèn)證授權(quán)等手段保障信息安全，而AI原生則更加關(guān)注模型安全、數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性以及倫理道德等新挑戰(zhàn)設(shè)計(jì)理念的變化:云原生應(yīng)用開(kāi)發(fā)通?？紤]將AI作為附加功能提升應(yīng)用性能、自動(dòng)化水平等來(lái)改善用戶體驗(yàn)，而AI原生則是產(chǎn)品/應(yīng)用之初就考慮AI的使用，天然集成在應(yīng)用中組織層面的變化:AI原生應(yīng)用開(kāi)發(fā)需要更加關(guān)注數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的協(xié)作，以及數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師的結(jié)合

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??.?%來(lái)源：IDC,????應(yīng)用“+AI”向“AI+”轉(zhuǎn)變，AI定義場(chǎng)景成為新范式AI將取代云計(jì)算成為企業(yè)未來(lái)應(yīng)用創(chuàng)新的新動(dòng)力，AI應(yīng)用也將推動(dòng)企業(yè)形成更堅(jiān)實(shí)的新型基礎(chǔ)設(shè)施。大模型能力首先會(huì)以一種普適化的服務(wù)形式開(kāi)放給廣泛的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，成為業(yè)務(wù)系統(tǒng)升級(jí)改造的熱點(diǎn)。但隨著AI向行業(yè)縱深的不斷挺進(jìn)，AI應(yīng)用不應(yīng)僅被視為模型能力的搬運(yùn)工。企業(yè)一方面希望大模型能突破更多的深層需求，由行業(yè)用戶帶著痛點(diǎn)尋求AI+解決方案；另一方面，也希望AI能力貫穿全局，即從方案設(shè)計(jì)初始就開(kāi)始思考AI的體系化融入。傳統(tǒng)的AI算法常常以一種特定組件或服務(wù)的形式附加在應(yīng)用系統(tǒng)的集成架構(gòu)中，“+AI”的模式使AI能力聚焦于一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)，提升局部的效率和體驗(yàn)。而大模型帶來(lái)了新的應(yīng)用開(kāi)發(fā)范式，“AI+”意味著所有的應(yīng)用都將以AI能力為核心驅(qū)動(dòng)力，由AI定義場(chǎng)景，使AI實(shí)踐貫穿于業(yè)務(wù)應(yīng)用的全生命周期中。IDC預(yù)測(cè)，到????年，??%的企業(yè)將與云供應(yīng)商就GenAI立戰(zhàn)略聯(lián)系。從某種意義上說(shuō)，“+AI”是一種技術(shù)路線的進(jìn)步，而“AI+”則意味著整體發(fā)展思想的轉(zhuǎn)變。未來(lái)的企業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景都將生長(zhǎng)在AI能力基礎(chǔ)上，進(jìn)而將使企業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)流程、組織形式和業(yè)務(wù)模式圍繞AI進(jìn)行重構(gòu)。企業(yè)和開(kāi)發(fā)者還可以在AI原子能力的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)自定義模型，此舉更有利于開(kāi)發(fā)出創(chuàng)新的AI應(yīng)用?；贏IGC生成的高精度代碼，應(yīng)用開(kāi)發(fā)方式發(fā)生革命性變化AIGC將深度改變軟件開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的模式和方法。未來(lái)的海量代碼編寫(xiě)、測(cè)試和迭代過(guò)程將逐步被AIGC取代。由于新一代軟件的功能和邏輯都聚焦在數(shù)據(jù)、API和內(nèi)容層面，軟件開(kāi)發(fā)周期有望被縮短至以天為單位，使技術(shù)創(chuàng)新的效率產(chǎn)生飛躍。大模型降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)門(mén)檻：大模型賦能的低代碼/無(wú)代碼平臺(tái)，使大量的行業(yè)用戶不再高度依賴軟件開(kāi)發(fā)商。大模型能夠持續(xù)響應(yīng)基于語(yǔ)言輸入的模糊性開(kāi)發(fā)需求，使更多的直接用戶參與到軟件的開(kāi)發(fā)過(guò)程中。大模型簡(jiǎn)化應(yīng)用開(kāi)發(fā)流程：工具平臺(tái)提供的標(biāo)準(zhǔn)化開(kāi)發(fā)模式和反饋迭代能力將使未來(lái)應(yīng)用更敏捷、規(guī)?；芈涞兀€可以幫助開(kāi)發(fā)者加速應(yīng)用的迭代過(guò)程，并顯著降低后期維護(hù)的成本。大模型提升應(yīng)用開(kāi)發(fā)質(zhì)量：AIGC還能夠在數(shù)據(jù)一致性校驗(yàn)、代碼審查及漏洞修復(fù)、實(shí)時(shí)運(yùn)行監(jiān)控等方面提供支持，例如自動(dòng)編寫(xiě)測(cè)試腳本，以提高測(cè)試覆蓋率。IDC預(yù)測(cè)，到????GenAI的工具將能夠編寫(xiě)??%的軟件測(cè)試。AIGC可以解決應(yīng)用開(kāi)發(fā)中的一些終極痛點(diǎn)。以一個(gè)融合數(shù)據(jù)治理的智能化場(chǎng)景為例：在代碼生成環(huán)節(jié)，AI能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)一致性校驗(yàn)，生成代碼的質(zhì)量管控，完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模及構(gòu)建，還可以實(shí)現(xiàn)代碼審查和漏洞修復(fù)；在程序運(yùn)行過(guò)程中，AI可以協(xié)助完成數(shù)據(jù)審核、特征處理、客戶行為識(shí)別、因素保護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別等操作。圖??AIGC助力企業(yè)解決融合數(shù)據(jù)治理場(chǎng)景中的痛點(diǎn)0101知識(shí)管理應(yīng)用數(shù)據(jù)質(zhì)量支持Al的準(zhǔn)確知識(shí)模型支持模型訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別數(shù)據(jù)異常元數(shù)據(jù)層識(shí)別、描述等人工智能追蹤數(shù)據(jù)使用營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用程序Al協(xié)助數(shù)據(jù)特征預(yù)處理數(shù)據(jù)收集及Al篩選管理客戶畫(huà)像及行為Al識(shí)別落實(shí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢測(cè)響應(yīng)Al隱私保護(hù)及風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別0204數(shù)據(jù)支持自然語(yǔ)言處理數(shù)據(jù)審核對(duì)話歸納總結(jié)Al實(shí)時(shí)追蹤會(huì)話的效果支持?jǐn)?shù)據(jù)湖規(guī)范化數(shù)據(jù)Al總結(jié)驗(yàn)證數(shù)據(jù)一致性會(huì)話應(yīng)用程序智能應(yīng)用場(chǎng)景融合數(shù)據(jù)治理Al支持?jǐn)?shù)據(jù)一致性校驗(yàn)Al生成代碼的質(zhì)量管控?cái)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模及構(gòu)建Al代碼審查及漏洞修復(fù)AI實(shí)時(shí)程序運(yùn)行的監(jiān)控代碼生成應(yīng)用03??來(lái)源：IDC,??????趨勢(shì)九AIGC逐步普惠化市場(chǎng)影響??AIGC技術(shù)能幫助應(yīng)用開(kāi)發(fā)者持續(xù)積累優(yōu)勢(shì)資源，推動(dòng)創(chuàng)新型企業(yè)實(shí)現(xiàn)AIGC的商業(yè)變現(xiàn)。商業(yè)模式的創(chuàng)新也將給AIGC應(yīng)用帶來(lái)快速推廣的契機(jī)，巨大的商業(yè)前景和快速迭代的技術(shù)能不斷攤薄AIGC的邊際成本，形成良性市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局，最終使廣大的中小企業(yè)和普通民眾受益。智能化浪潮下，AIGCAI創(chuàng)新商業(yè)模式將不斷出現(xiàn)AIGC的收費(fèi)模式僅僅是AIGC貨幣化趨勢(shì)的初始體現(xiàn)。隨著AIGC向各行各業(yè)的滲透，更多的企業(yè)希望從AIGC所創(chuàng)造的潛在增量收益中進(jìn)行利益分成。因此，在巨大的潛在商業(yè)前景下，AIGC社會(huì)產(chǎn)生新商業(yè)模式的涌現(xiàn)。IDC預(yù)測(cè)，到????年，??%的G????GenAIAIGC首先有助于傳統(tǒng)商業(yè)環(huán)節(jié)的延伸和衍生，這主要關(guān)系到端到端AI能力框架下的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和運(yùn)營(yíng)等環(huán)節(jié)，例如：基礎(chǔ)算力平臺(tái)運(yùn)營(yíng)：圍繞智能算力平臺(tái)的售賣(mài)、租賃等運(yùn)營(yíng)活動(dòng)會(huì)迅速成為熱點(diǎn)。以企業(yè)自建、共建、聯(lián)合運(yùn)營(yíng)、智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展等為目標(biāo)，將誕生一系列新的商業(yè)模式。政府、資本方、產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)企業(yè)等將共同促成算力商業(yè)化投資熱點(diǎn)。行業(yè)定制化API服務(wù)：一批行業(yè)生態(tài)企業(yè)將以AIGC為基礎(chǔ)，構(gòu)建面向行業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等領(lǐng)域的深度定制化服務(wù)。行業(yè)定制化API有望成為面向企業(yè)提供智能服務(wù)的主流模式。行業(yè)AI工具平臺(tái)：行業(yè)AI工具平臺(tái)更多面向企業(yè)用戶在智能化升級(jí)過(guò)程中的自主開(kāi)發(fā)、測(cè)試和交付過(guò)程，這也是AI產(chǎn)業(yè)不斷拓展過(guò)程中必不可少的關(guān)鍵能力環(huán)節(jié)；由此，將催生一批小而美的專(zhuān)業(yè)化廠商。定制化應(yīng)用開(kāi)發(fā)：AIGC還將持續(xù)推動(dòng)MaaS領(lǐng)銜的商業(yè)化新趨勢(shì)，在金融、零售、教育、養(yǎng)老、互動(dòng)娛樂(lè)等行業(yè)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用場(chǎng)景的快速定制化開(kāi)發(fā)與迭代。從未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)看，全棧式AIPaaS、SaaS化服務(wù)會(huì)進(jìn)一步成為主流，AI包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、定制化模型開(kāi)發(fā)、場(chǎng)景共創(chuàng)等在內(nèi)的AI產(chǎn)業(yè)鏈將產(chǎn)生很多新的崗位需求。IDC預(yù)測(cè)，到????年，?/?云應(yīng)用將使用AI，致使高達(dá)八成的企業(yè)難以找到熟練的AI。與之相匹配的，掌握AI技能的人才未來(lái)將更有競(jìng)爭(zhēng)力。圍繞大模型的應(yīng)用也將推出包括付費(fèi)會(huì)員、交易傭金等在內(nèi)的新的消費(fèi)形態(tài)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的加速繁榮。??伴隨AIGC產(chǎn)品與生態(tài)的發(fā)展，AI將變得更普惠在AI商業(yè)繁榮的大趨勢(shì)下，技術(shù)、產(chǎn)品和商業(yè)的良性競(jìng)爭(zhēng)將使AI變得更加普惠，企業(yè)用戶的智能化發(fā)展路徑會(huì)更加清晰。同時(shí)，個(gè)體創(chuàng)作者和開(kāi)發(fā)者的商業(yè)化門(mén)檻持續(xù)降低，使更多的人積極擁抱AI時(shí)代的變化。個(gè)人和社區(qū)創(chuàng)作更加活躍：由于AIGC帶來(lái)的內(nèi)容涌現(xiàn)，商業(yè)策劃、廣告創(chuàng)意、自媒體等行業(yè)的技術(shù)和投資門(mén)檻進(jìn)一步降低，一些行業(yè)運(yùn)行機(jī)制可能因此發(fā)生較大的變化。中小企業(yè)大幅降本增效：中小企業(yè)的創(chuàng)新力有望被再次激發(fā)，企業(yè)將不斷降低重復(fù)性工作帶來(lái)的成本壓力，聚焦面向未來(lái)的定制化生產(chǎn)、智能化服務(wù)、個(gè)性化銷(xiāo)售、線上線下融合等趨勢(shì)性變革。服務(wù)市場(chǎng)不斷推陳出新：各行業(yè)領(lǐng)域的服務(wù)體驗(yàn)將持續(xù)提升，AIGC使企業(yè)內(nèi)外部應(yīng)用都具備了自我反饋和進(jìn)化的能力，降低商業(yè)試錯(cuò)成本。企業(yè)的服務(wù)將更多樣，服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)將成為企業(yè)間的主要競(jìng)爭(zhēng)目標(biāo)之一。商業(yè)模式持續(xù)打磨：企業(yè)及個(gè)人用戶的增多，使大模型開(kāi)發(fā)廠商的邊際成本投入持續(xù)降低，相關(guān)的服務(wù)價(jià)格也更匹配其所帶來(lái)的增量?jī)r(jià)值，這將有助于形成AI市場(chǎng)的良性發(fā)展格局。??在上述過(guò)程中，類(lèi)似應(yīng)用開(kāi)發(fā)商店的商業(yè)化平臺(tái)會(huì)成為個(gè)體開(kāi)發(fā)者的樂(lè)土，個(gè)人創(chuàng)作成果可以被快速推向市場(chǎng)，運(yùn)營(yíng)者和開(kāi)發(fā)者都能從中獲得資金回報(bào)，大模型生態(tài)系統(tǒng)的活力將被進(jìn)一步激活。??趨勢(shì)十智能涌現(xiàn)是把雙刃劍市場(chǎng)影響??????AIGC作為一種新興的技術(shù)，仍帶有較強(qiáng)的雙面性，其在推動(dòng)AI新浪潮發(fā)展的同時(shí)，也存在許多可預(yù)料和不可預(yù)料的風(fēng)險(xiǎn)，諸如隱私保護(hù)、結(jié)果失控、數(shù)據(jù)泄露等，都是當(dāng)前企業(yè)決策者最為擔(dān)憂的問(wèn)題。各參與方有必要采取有效的措施來(lái)確保AI應(yīng)用的安全和可靠性，保證其更安全地服務(wù)于人類(lèi)。圖??AIGC未來(lái)發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn)：令人振奮的表現(xiàn)之下隱藏的挑戰(zhàn)人才&技能缺乏例如prompt工程師版權(quán)不清

準(zhǔn)確度不足不準(zhǔn)確可能導(dǎo)致其編造謊言，它們可以炮制令人信服的陰謀論，可能造成巨大的傷害或傳播迷信信息AIGC 誤導(dǎo)Al生成的內(nèi)容侵犯版權(quán) 未來(lái)發(fā)展的 任何情況下都可能產(chǎn)生誤導(dǎo)、有害或誤衍生作品可能會(huì)產(chǎn)生侵權(quán)后果使用受版權(quán)保護(hù)的生成數(shù)據(jù)可能違規(guī)數(shù)據(jù)安全與隱私生成式Al可能會(huì)增加身份盜竊、欺詐和造假，并由此為個(gè)人、企業(yè)、組織帶來(lái)財(cái)務(wù)損失

風(fēng)險(xiǎn) 用的內(nèi)容。例如：生成虛假或誤導(dǎo)性信息、生成不道德的商業(yè)行為建議，縱在線評(píng)論，或以虛假身份大量創(chuàng)建千上萬(wàn)的賬戶，生成釣魚(yú)郵件或電話造成偏見(jiàn)可能包括在線社區(qū)內(nèi)的性別歧視、種族主義或能力歧視來(lái)源：IDC,????AIGC涌現(xiàn)的智能為企業(yè)、社會(huì)、自然、科學(xué)等全領(lǐng)域帶來(lái)價(jià)值A(chǔ)IGC給人類(lèi)社會(huì)可能帶來(lái)的變革才剛剛開(kāi)始，它將使很多延續(xù)已久的習(xí)慣、行事規(guī)則、運(yùn)行機(jī)制乃至商業(yè)價(jià)值觀發(fā)生根本性的改變，智能化能力的涌現(xiàn)能給很多傳統(tǒng)行業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)巨大的增量?jī)r(jià)值。降本增效提質(zhì)：例如，AIGC大幅提升對(duì)多維感知信息的匯聚效率，顯著改善城市治理、交通、環(huán)保、能源等行業(yè)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析能力。AIGC增加了多領(lǐng)域間協(xié)同的可能性，有利于提升應(yīng)急處置的速度和準(zhǔn)確度。AIGC還能夠快速理解、歸納海量信息，加快領(lǐng)域知識(shí)的沉淀，發(fā)現(xiàn)潛在的深層問(wèn)題，加深人與人之間的溝通。重組行業(yè)運(yùn)行規(guī)則：AIGC將改變很多行業(yè)的運(yùn)營(yíng)流程和行事規(guī)范，進(jìn)而推動(dòng)行業(yè)崗位和利益格局的重組，甚至產(chǎn)生新的行業(yè)領(lǐng)域。AIGC給傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的無(wú)限想